論文の概要: Large Language Model-Enabled Multi-Agent Manufacturing Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01893v2
- Date: Fri, 21 Jun 2024 14:54:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-24 19:07:12.509983
- Title: Large Language Model-Enabled Multi-Agent Manufacturing Systems
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる多エージェント生産システム
- Authors: Jonghan Lim, Birgit Vogel-Heuser, Ilya Kovalenko,
- Abstract要約: 本研究は,大規模言語モデルによって生産におけるエージェントの能力が向上する新しい枠組みを提案する。
ケーススタディでは、エージェントが効果的にコミュニケーションし、タスクを理解し、製造プロセスを実行する方法を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.139369134071008
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traditional manufacturing faces challenges adapting to dynamic environments and quickly responding to manufacturing changes. The use of multi-agent systems has improved adaptability and coordination but requires further advancements in rapid human instruction comprehension, operational adaptability, and coordination through natural language integration. Large language models like GPT-3.5 and GPT-4 enhance multi-agent manufacturing systems by enabling agents to communicate in natural language and interpret human instructions for decision-making. This research introduces a novel framework where large language models enhance the capabilities of agents in manufacturing, making them more adaptable, and capable of processing context-specific instructions. A case study demonstrates the practical application of this framework, showing how agents can effectively communicate, understand tasks, and execute manufacturing processes, including precise G-code allocation among agents. The findings highlight the importance of continuous large language model integration into multi-agent manufacturing systems and the development of sophisticated agent communication protocols for a more flexible manufacturing system.
- Abstract（参考訳）: 従来の製造業は、動的環境に適応し、製造の変化に迅速に対応しようとする課題に直面している。
マルチエージェントシステムの使用は適応性と協調性を改善するが、自然言語統合による迅速な人間の指導理解、運用適応性、調整のさらなる進歩が必要である。
GPT-3.5やGPT-4のような大規模言語モデルは、エージェントが自然言語でコミュニケーションし、意思決定のために人間の指示を解釈できるようにすることにより、マルチエージェント製造システムを強化している。
本研究は,大規模言語モデルによって生産におけるエージェントの能力が向上し,より適応性が高く,文脈固有の命令を処理できる新しい枠組みを提案する。
ケーススタディでは、エージェント間の正確なGコード割り当てを含む、効果的にコミュニケーションし、タスクを理解し、製造プロセスを実行する方法を示す。
その結果,多エージェント製造システムへの継続的大規模言語モデル統合の重要性と,より柔軟な製造システムのための高度なエージェント通信プロトコルの開発が注目された。
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